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Opiniones de expertos

Los datos bajo tus pies: Dark Data


Jorge Fernández González, Thinkalia by G2, el 4 Noviembre 2015 | Leído 1132 veces

En el día a día, por nuestras organizaciones circulan un conjunto de datos que no recogemos, ni procesamos ni gestionamos, y de los que no somos conscientes ni de su valor ni de las oportunidades que nos brindan.

El Dark Data es oro puro bajo nuestros zapatos, diamantes de información ya existentes en nuestras organizaciones y que no tenemos por qué ir a recolectar fuera de nuestras fronteras. Y no se trata de renunciar a las estrategias BIG DATA, ni mucho menos, se trata solo de recordar cuales son nuestras mejores opciones de transformar datos en información y de ser conscientes del valor de la información que tenemos en nuestras propias organizaciones.

Como punto de partida voy a dar las definiciones ambos Big Data y Dark Data.



Definiendo Big Data

Jorge Fernández González, Manager Thinkalia by G2
Jorge Fernández González, Manager Thinkalia by G2
Son muchas las definiciones que podemos encontrar de Big Data, tantas como fabricantes de software. Pero para mí la más acertada es la de que dio la consultora Gartner.

“Big Data” son activos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones.

Cabe destacar de esta definición la frase “activos de información que demandan soluciones”. Ante el volumen, velocidad y variedad de los datos no existen todavía soluciones eficientes e innovadoras que ayuden a toma de decisiones en nuestras organizaciones. Así pues, si el Big Data no está solucionado, ¿cómo puede ser la solución a todos los problemas de los sistemas de información?

En esta sentido me gusta usar como contrapeso el concepto de Dark Data como ese enfoque complementario a la obtención de estos datos que nos promete el Big Data..

Definiendo Dark Data

No existe una definición suficientemente consensuada ni completa pero podríamos definirlo como:

“Dark Data" es un término aplicado a conjuntos de datos que han sido registrados por nuestros sistemas de información pero que no son recolectados, procesados ni gestionados para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones.

El Dark Data es un estado donde la organización sabe que una transacción pasó, pero no se sabe lo que pasó a su alrededor.

Las tipologías de datos clasificables como Dark Data son:

1) Datos volátiles o perecederos que no han sido explícitamente recolectados por la organización.
2) Datos no procesados adecuadamente por su difícil acceso en el tiempo, coste y formato adecuado.
3) Datos existentes pero que no han sido explotados ni analizados con todo su potencial.

Comparando Big Data y Dark Data

A partir de las definiciones anteriores, podemos observar que no se trata de conceptos excluyentes. De hecho podemos encontrarnos con ejemplos claros de Dark Big Data.

En cambio, podemos identificar ciertas diferencias entre ellos según el punto de vista desde el que lo analizamos:

El problema:

El problema inherente al Big Data radica en las llamadas tres V’s (Volumen, Velocidad y Variedad). El gran volumen de datos que nos llega, a la velocidad y frecuencia constante a la que nos llega y la variedad en el formato y contenido de estos datos, así como la identificación de las tecnologías necesarias para gestionarla.
En cambio, el problema inherente al Dark Data se focaliza en la inaccesibilidad de los datos y la dificultad para registrarlo y tratarlo.cv

Como objeto analítico:

En Big Data los objetos de análisis son las 5 fuerzas competitivas de Porter . Es decir nos aporta información de Clientes, Proveedores, Competencia actual, Competencia futura y productos sustitutivos. Este análisis nos proporciona identificar herramientas de como nuestra organización se relaciona con la cadena de valor externa, en especial en la vertiente más social.

En Dark Data los objetos de análisis son los procesos de negocio de la organización. Se pretende hacer accesible y analizable toda la información que generamos en nuestros propios procesos de la cadena de valor interna. Información crucial para entender como ejecutamos nuestros procesos y cómo podemos afrontar una reingeniería de los mismos.

El coste:

El coste de abordar un proyecto de Big Data es elevado, es como intentar construir una nave espacial. Te enfrentas a problemas desconocidos con tecnología insuficiente. Y la identificación y generación de dicha puede tener además un coste considerable. Es como construir una nave interestelar para viajar a Alfacentauro

En cambio, el coste de un proyecto Dark Data es relativamente bajo, pues la dificultad radica en encontrar los datos. Equivale a cavar un gran hoyo con un pico y una pala. Sabemos que te va a costar, pero sabemos que el dato está allí, solo hay que encontrarlo. Es como escavar un agujero con un pico y una pala. Datificar el proceso nos dará grandes beneficios
Fig.1. diferencias entre Big Data y Dark Data
Fig.1. diferencias entre Big Data y Dark Data

¿Es el Dark Data mejor que el Big Data?

Rotundamente NO, con Big Data podemos hacer cosas increíbles, únicamente que a veces hay una solución mejor para recolectar ese dato. NO hace falta construir una nave estelar para recoger un trozo de carbón, aplicarle presión y convertirlo en diamante, cuando tienes muchos de ellos a tus pies esperando ser recogidos.

Las actuales organizaciones reciben mensajes sobre las excelencias del Big Data, pero no son conscientes del valor ( la cuarta V es de Valor) que el Big Data les puede aportar y a pesar de ello se vuelcan en inversiones de Big Data como si fuese la solución a todos sus problemas. Big Data debe ser usado para obtener información de las fuerzas competitivas, pero si el coste de obtenerlas no compensa el valor que aportan, son proyectos destinados al fracaso.

En la otra cara de la moneda existe multitud de información que pasa por los sistemas de información que no está siendo explotada por nuestras organizaciones. Con un coste mucho menor, el Dark Data puede ser usado para mejorar los procesos de negocio y los resultados de la cadena de valor interna. Olvidarse de ellos es perder oportunidades de negocio.

Tanto Big Data como Dark Data no son soluciones, son herramientas que nos permitirán conocer mejor nuestras fuerzas competitivas y nuestros procesos de negocio, la elección de cuando usar cada una va a depender de los costes y de las situaciones.

Sobre el autor.

Tras más de 17 años de experiencia a sus espaldas, Jorge Fernandez Gonzalez ha desarrollado su actividad profesional tres ámbitos de actuación;

El principal de ellos ha sido la consultoría, en el que actualmente ejerce el cargo de Manager de la División Thinkalia by G2. (www.thinkalia.com) especializándose en las siguientes áreas de conocimiento:
•             Business Process Intelligence
•             Process Mining.
•             Business Intelligence y Business Analytics.
•             Master Data Programs y Data Governance.
•             BI Governance: creación y soporte a centros de competencia y oficinas de transformación.
•             Estrategias CRM y Customer Intelligence.
•             Reingeniería decisional y pensamiento analítico.
•             Gamificación narrativa para mejorar la ejecución de los procesos de negocio.

El segundo de sus ámbitos de actuación es el de la docencia universitaria. siendo desde hace más de 12 años profesor asociado de la Universitat Politécnica de Catalunya, además de docente en el Master en Business Intelligence y Big Data de la Universitat Oberta de Catalunya, y de haber colaborado en escuelas de negocio como ESADE, La Salle, EAE y UPC Talent.

La tercera de sus facetas es la de investigador, centrando sus estudios en BI Governance y su correlación con las metodologías ágiles, con diversos papers y capítulos de libros publicados a nivel nacional e internacional y más de 50 artículos divulgativos publicados en diferentes revistas.

https://es.linkedin.com/in/jorgefdezglez
www.thinkalia.com
www.gedos.es




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